Course Outline
Introductie
- SciPy tegen NumPy
- Overzicht van SciPy functies en componenten
Slag
- Installeren SciPy
- Basisfuncties begrijpen
Wetenschappelijk computergebruik implementeren
- SciPy-constanten gebruiken
- Integralen berekenen
- Lineaire vergelijkingen oplossen
- Matrices maken met sparse en grafieken
- Functies optimaliseren of minimaliseren
- Uitvoeren van significantietesten
- Werken met verschillende bestandsformaten (Matlab, IDL, Matrix Market, etc.)
Gegevens visualiseren en manipuleren
- Implementatie van K-means clustering
- Ruimtelijke datastructuren gebruiken
- Verwerking van multidimensionale beelden
- Fouriertransformaties berekenen
- Interpolatie gebruiken voor vaste gegevenspunten
Probleemoplossing
Samenvatting en volgende stappen
Requirements
- Python programmeerervaring
Publiek
- Ontwikkelaars
Getuigenissen (5)
De trainer liet zien dat hij de materie goed begrijpt.
Marino - EQUS - The University of Queensland
Cursus - Machine Learning with Python – 2 Days
Machine Translated
flexibiliteit in de benadering van de klant. de trainer kon kwesties voorbereiden die de deelnemers aan de training interesseerden.
Mirosław - CREDIT SUISSE (POLAND)
Cursus - Python Programming - 4 days
Machine Translated
Plenty of examples - and the trainer willing to bend backwards to help us with topics we were weaker in.
Wei Lit Teoh - HP Singapore (Private) Ltd.
Cursus - Advanced Python - 4 Days
De toegankelijkheid van de trainer en het vermogen om te communiceren zeer effectief,
Ciprian Ilie - Institutul National de Sanatate Publica
Cursus - Programming for Biologists
Machine Translated
I did like the exercises.